## Sistem Pakar Rekomendasi Tanaman Herbal Berdasarkan Faktor Lingkungan Menggunakan Metode Certainty Factor
Ulfa Khaira 1 , Bisma Aulia 2 , Desi Musfiroh 3 1 Universitas Jambi, ulfa.ilkom@gmail.com, Jln.Jambi-Muara Bulian No.KM.15, Jambi, Indonesia
2 Universitas Jambi, bismaaulia82@gmail.com , Jln.Jambi-Muara Bulian No.KM.15, Jambi, Indonesia
3 Universitas Jambi, musfiroh.desi@gmail.com, Jln.Jambi-Muara Bulian No.KM.15, Jambi, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 25, 2022 : November 08, 2022 : Desember 15, 2022 Tren  bertani  dikala  pandemi  saat  ini  digemari  oleh masyarakat,  terlebih  tanaman  herbal.  Sehingga  masyarakat banyak  mengikuti  tren  tersebut.  Akan  tetapi,  masyarakat perlu  ilmu  dalam  bertani  tersebut.  Dalam  pembibitannya, tanaman  herbal  memiliki  karakteristik  dan  perlakuan lingkungan  yang  berbeda-beda.  Sehingga  diperlukan pengetahuan  yang  baik  terkait  proses  pembibitan  tanaman tersebut. Konsultan pertanian dibutuhkan untuk memberikan  rekomendasi  tanaman  herbal  apa  yang  cocok sesuai  dengan  faktor  lingkungan. Melalui  sistem  pakar, masyarakat  dapat  mengetahui  informasi  yang  baik  dan benar  seperti  dari  pakar  langsung.    Dalam  penelitian  ini, sistem  pakar  rekomendasi  tanaman  herbal  dibangun  untuk membantu  memberikan  rekomendasi  tanaman  herbal  yang cocok ditanam berdasarkan faktor lingkungan. Faktor-faktor lingkungan  yang  digunakan  untuk  dasar  rekomendasi adalah  ketinggian  wilayah,  suhu,  kelembapan  udara,  curah hujan,  dan  jenis  tanah.  Pada  penelitian  ini  sampel  akuisisi pengetahuan  tanaman  herbal  yang  digunakan  adalah  12 jenis. Metode yang digunakan pada sistem pakar ini adalah metode certainty  factor .  Melalui  metode  certainty  factor akan  membantu    menangani  ketidakmampuan  pakar dalam mendefinisikan  antara  sebuah  aspek  lingkungan  dengan tanaman yang cocok ditanam secara pasti. Dengan memilih faktor  lingkungan  yang  dilihat  maka  sistem  dapat merekomendasi  tanaman  herbal  dengan    nilai certainty factor terbesar. Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan masyarakat  informasi  rekomendasi  tanaman  yang  cocok untuk  lokasi  daerah  mereka  serta  memberikan  tingkat keyakinannya.

## Kata Kunci :
Certainty factor Sistem pakar Tanaman Herbal Faktor Lingkungan Rekomendasi Tanaman

## Abstract
The trend of farming during a pandemic is currently favored by the community, especially herbal plants.  So  many  people  follow  the  trend.  However,  people  need  knowledge  in  farming.  In  their
nurseries,  herbal  plants  have  different  characteristics  and  environmental  treatments.  So  that  good knowledge  is  needed  regarding  the  plant  nursery  process.  Agricultural  consultants  are  needed  to provide  recommendations  on  what  herbal  plants  are  suitable  according  to  environmental  factors. Through  an  expert  system,  the  public  can  find  good  and  correct  information,  such  as  from  direct experts.  In  this  study,  an  herbal  plant  recommendation  expert  system  was  built  to  help  provide recommendations  for  suitable  herbal  plants  to  be  planted  based  on  environmental  factors. Environmental  factors  used  as  the  basis  for  recommendations  are  altitude,  temperature,  humidity, rainfall, and soil type. In this study, 12 types of herbal plant knowledge acquisition samples were used. The method used in this expert system is the certainty factor method. Through the certainty factor method, it will help deal with the inability of experts to define an environmental aspect with a plant  that  is  suitable  for  planting  with  certainty.  By  choosing  the  environmental  factors  that  are seen, the system can recommend herbal plants with the greatest certainty factor values. The results of  this  study  can  provide  the  community  with  information  on  plant  recommendations  that  are suitable for their regional location and provide a level of confidence.

## 1. Pendahuluan
Indonesia  kaya  akan  sumber  daya alamnya yang melimpah, berkat sumber daya tersebut,  Indonesia  dijuluki  surga  dunia. Dengan kekayaan tersebut, masyarakat dapat dengan mudah bercocok tanam dan mengembangkan  lahannya  untuk  bertani, baik  untuk  berorientasi  kepada  profit  atau hanya  untuk  kesenangan  pribadi  (Nurjasmi, 2021).  Tren  bertani  saat  ini  meningkat sehubungan  dengan  kegiatan  di  rumah  saja akibat pandemi (Justicia, 2022). Ketertarikan masyarakat terhadap  pertanian  tinggi dengan adanya  pembatasan  sosial  berskala  besar, masyarakat  banyak  menghabiskan  waktunya untuk  bertani  (Siregar  &  Tanjung,  2021). Tren  bertani  tanaman  herbal  menjadi  pilihan masyarakat  saat  ini,  sebab  masyarakat percaya bahwa tanaman herbal dapat menjadi salahsatu  penjaga  imunitas  tubuh  dikala pandemi  saat  ini  (Alodia  &  Sitompul,  2021; Shafi et al., 2021).
Tanaman herbal adalah tumbuh-tumbuhan atau tanaman obat tradisional yang dimanfaatkan  masyarakat  untuk  mengobati penyakit  (Lesmana  et  al.,  2018).  Meski perkembangan  ilmu  kesehatan  yang  telah maju,  masyarakat  Indonesia  masih  tertarik dan percaya terhadap tanaman herbal sebagai tanaman  yang    alami  untuk  menjaga kesehatan  tubuh.  Tanaman  herbal  dibagi menjadi  2  kelompok  yaitu  tanaman  rimpang dan  tanaman  yang  bukan  rimpang  (Arum  et
al.,  2012).  Dalam  pembibitannya,  tanaman herbal  juga  memiliki  karakteristik  dan perlakuan  lingkungan  yang  berbeda-beda (Komiljonovna,  2022).  Sehingga  dibutuhkan pengetahuan  yang  baik  terkait  proses pembibitan tanaman tersebut. Aspek ketinggian  daerah,  kelembapan  udara,  jenis tanah,  dan  lain-lain  butuh  diketahui  oleh masyarakat,  sebab,  tidak  semua  tanaman yang dapat cocok dikondisi lingkungan yang berbeda.  Maka,  masyarakat  perlu  sebuah informasi  dari  seorang  yang  paham  /  pakar terhadap  bidang  tersebut,  sehingga  tentunya kegiatan masyarakat tersebut dapat menghasilkan hasil yang berguna.
Kemudahan  mencari  informasi  saat  ini didukung  oleh  perkembangan  teknologi informasi.  Masyarakat  dapat  dengan  mudah mencari  dan  menjelajahi  browser  untuk mencari informasi. Tetapi, dengan kemudahan  tersebut  tentu  masyarakat  perlu untuk  melihat  kebenaran  informasi  tersebut melalui  seorang  yang  ahli  dan  terpercaya.
Saat  ini,  masyarakat  tidak  perlu  lagi  untuk ragu  dengan  kepercayaan  informasi  melalui sebuah  sistem  pakar.  Sebab,  sistem  pakar melalui proses panjang untuk dapat dipublikasikan  kepada  masyarakat,  karena melalui koreksi oleh pakar yang bersangkutan. Aplikasi terkenal seperti halodoc,  tentunya  menggunakan  pakar  agar masyarakat  tidak  perlu  ragu  untuk  bertanya mengenai  masalah  kesehatan.  Melihat  tren bertani saat ini, dan butuhnya informasi yang
ada,  perlu  adanya  sebuah  sistem  pakar  yang dapat  mempermudah  sekaligus  memberikan informasi yang benar terhadap pengguna.
Sistem  pakar  adalah  program  komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah oleh pakar (Aeni,  2018).  Metode  yang  digunakan  pada sistem  pakar  ini  adalah  metode  certainty factor.  Metode  certainty  factor  telah  banyak digunakan  oleh  peneliti  sebelumnya  dalam membangun sistem pakar di berbagai bidang, misalnya di bidang kesehatan pada penelitian Fahindra & Al Amin (2021) yang
membangun  sistem  pakar  deteksi  awal Covid-19  menggunakan  metode  certainty factor, penelitian tersebut berhasil membangun  sistem  pakar yang  dapat melakukan  perhitungan  secara  akurat  dan dapat  melakukan  diagnosa  dengan  baik. Penelitian  Aldo  &  Ardi  (2019)  membangun sistem  pakar  diagnosa  penyakit  limfoma dengan metode certainty factor , penelitian ini berhasil  membangun  sistem  pakar  berbasis web  yang dapat  memberikan    informasi terbaru  dan  memudahkan  masyarakat  yang membutuhkan  informasi  penyakit  limfoma. Di  bidang  perkebunan,  Arifsyah  &  Sindar (2019)  membangun  sistem  pakar  diagnosa penyakit  pohon  karet  dengan  metode certainty  factor,  sistem  pakar  tersebut menghasilkan  nilai  kepercyaan  diagnosa penyakit  tanaman  karet  sebesar  99,58%. Metode Certainty Factor atau faktor kepastian  adalah  ukuran  kepastian  terhadap sebuah  fakta  atau  sebuah  aturan  yang menggambarkan  keyakinan  seorang  pakar terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi (Hariyanto & Sa’diyah, 2018).
Metode  Teori certainty  factor (CF) diusulkan  oleh  Shortlife  dan  Buchanan  pada 1975  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian pemikiran  seorang  pakar.  Certainty  Factor (CF)  atau  faktor  kepastian  merupakan  ”cara dari penggabungan kepercayaan dan ketidakpercayaan  dalam  bilangan  tunggal (Raharjo  et  al.,  2019).  Pada  kasus  ini, certainty  factor digunakan  untuk  menangani
ketidakmampuan pakar dalam
mendefinisikan antara sebuah aspek lingkungan  dengan  tanaman  yang  cocok ditanam  secara  pasti.  Sistem  pakar  yang dikembangkan berbasis web dan versi mobile sehingga akan memudahkan pengguna dalam mengaksesnya  serta  membantu  masyarakat untuk  menentukan  jenis  tanaman  yang  baik untuk ditanam.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan  dari  penelitian  ini  dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu mengidentifikasi masalah,mengumpulkan data  yang  terkait  penelitian,  menganalisa masalah  dan  data  agar  dapat  dirancang dan diimplementasikan ke sebuah sistem. Alur penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
2.1  Identifikasi Masalah
Tahapan  pertama  adalah  identifikasi masalah. Pada tahapan ini dilakukan pengidentifikasian tindakan yang akan dilakukan  guna  mengatasi  masalah  terkait informasi bertani tanaman herbal.
2.2  Pengumpulan Data
Tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulan data. Dalam menghimpun data dan informasi terkait  penelitian  dilakukan  menggunakan studi literatur. Studi literatur dilakukan untuk menghimpun  informasi  dari  sumber  tertulis baik  berupa  buku,  jurnal,  artikel,  karangan ilmiah,  atau  sumber  lainnya  yang  relevan dengan  topik  permasalahan  yang  diangkat. Di samping itu, dilakukan juga pengumpulan
data  dan  informasi  yang  diperlukan  untuk pengembangan  sistem,  berupa  data  tanaman beserta informasi detail kesesuaian lahan atau lingkungannya,  data  jenis  tanah,  hingga informasi untuk membentuk certainty factor .
Kemudian  dilakukan  proses  akuisisi pengetahuan.
Akuisisi pengetahuan merupakan  proses  untuk  mengumpulkan data pengetahuan dari sumber pengetahuan (Christy & Syafrinal, 2019).
Kemudian, dilakukan proses
representasi  pengetahuan.  Data  dan informasi yang dikumpulkan akan memasuki proses representasi pengetahuan  untuk  membuatnya  lebih terstruktur  sehingga  membentuk  basis pengetahuan.  Basis  pengetahuan  yang terbentuk akan diarahkan kepada mekanisme  inferensi  seperti  dilihat  pada Tabel 1.
2.3 Analisis dan Perancangan Sistem Tahapan selanjutnya adalah analisis dan rancangan  sistem.  Berdasarkan  asumsi  dari pakar  dan  penerapan  dari certainty  factor maka  range  untuk  memberikan  bobot  nilai adalah 0-1, begitupula dengan nilai keyakinan  yang  dapat  diberikan  oleh pengguna  (Wahyuni,  2019).  Nilai  bobot certainty factor dapat dilihat dari Tabel 2 dan Tabel 3.
Untuk  merekomendasikan  tanaman  yang cocok  dengan  faktor  lingkungan,  pengguna aplikasi  disajikan  pada  pilihan  tingkat keyakinan masing-masing pengguna berdasarkan  dari  fakta  atau  gejala  yang dihadapi. Certainty factor diinterprestrasikan dalam persamaan (1) berikut.
CF[H,E]=CF[H]*CF[E] (1) Keterangan : CF[H,E] = Certainty Factor dalam hipotesa
(H) yang dipengaruhi oleh Fakta
(E)
H       =   Hipotesis  atau  asumsi  awal terhadap gejala (pakar)
E       =  Evidence atau fakta dan peristiwa yang dialami user terhadap gejala
Jika  terdapat  kasus  memiliki  banyak gejala,  maka  CF  dapat  diselesaikan  dengan persamaan (2) berikut:
CF combine = CF1+CF2*(1-CF1)                   (2) Keterangan :
CF1  =  nilai  certainty  factor  evidence  1 terhadap hipotesis
CF2  =  nilai  certainty  factor  evidence  2 terhadap hipotesis
Selanjutnya  hasil  dari  CFcombine  yang pertama akan menjadi CFold.
Tabel 1. Penentuan Nilai Certainty User No. Keterangan Nilai 1 Sangat yakin 1 2 Yakin 0.75 3 Cukup yakin 0.5 4 Kurang yakin 0.25 5 Tidak yakin 0 Tabel 2. Penentuan Certainty Factor dari pakar No. Keterangan Nilai 1 Tanah 1 2 Ketinggian 0.8 3 Suhu Udara 0.6 4 Kelembapan 0.4 5 Curah Hujan 0.2 Tahap  ini  dilakukan  untuk  memberikan gambaran mengenai arsitektur aplikasi sistem pakar ataupun permodelan aplikasi berdasarkan hasil analisis kebutuhan.
Informasi  mengenai  spesifikasi  kebutuhan kemudian  diimplementasikan  pada  desain pengembangan. Pembuatan database menggunakan  aplikasi  pengolah  data  yang bernama  MySql.  Data  yang  akan  dimasukan ke  dalam database adalah  berupa  data tanaman,  spesifikasi  faktor  lingkungan  tiap tanaman,  jenis  tanah,  hingga  penjelasan  cara penanaman.
2.4 Implementasi Sistem
Tahap  ini  merupakan  implementasi perancangan sistem ke dalam penulisan kode program  untuk  membangun  aplikasi.  Sistem pakar  yang  akan  dibangun  adalah  berbasis mobile android  agar  dapat  dengan  mudah digunakan oleh pengguna smartphone.
Pengembangan  aplikasi  sistem  pakar  ini dilakukan  dengan  bantuan  sejumlah  tools,
bahasa  pemrograman,  dan  service  lainnya berikut ini :
a. Bahasa Pemrograman  : Kotlin, Javascript, PHP.
b. Framework : React Native, Laravel.
c. Tools : Android Studio, Visual Studio Code, Emulator.
d. Database : Firebase Database.
Tabel 3. Representasi Pengetahuan (Studi Literatur, Diolah dari berbagai sumber) Tanaman Ketinggian (mdpl) Suhu ( ℃ ) Kelembapan udara (%) Curah hujan (mm/tahun) Jenis Tanah Kayu Manis 50-1500 18-27 70-90 2000-2500 Latosol Pala 0-700 18-34 50-80 2000-3000 Vulkanis Sambiloto 0-700 24-27 70-90 2000-3000 Andosol Kapulaga 200-1000 20-34 40-75 2500-4000 Latosol Mengkudu 0-500 22-30 50-70 2000-3000 Alluvial Mahkota Dewa 10-1200 20-33 70-90 1000-2500 Alluvial Lidah Buaya 0-1500 16-33 65-90 1000-3000 Alluvial Jahe 200-600 20-25 70-90 2500-4000 Andosol Lengkuas 1 – 1200 25-29 45-65 2500 – 4000 Latosol Kencur 50 – 1.000 26-30 65-90 2.500-4.000 Andosol Temulawak 5-1.000 19-30 70-90 1.000-4.000 Andosol Temu Kunci 1.000 20-35 65-90 1.500 Andosol

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1  Studi Kasus Seseorang menginputkan nilai kriteria
lingkungannya  dengan  level  keyakinan dilakukan  sesuai  dengan  keyakinan user terhadap  nilai  yang  diinput,  seperti  Tabel  4, sebagai berikut :
Tabel 4. Studi Kasus Perhitungan
No. Faktor Nilai Keyakinan 1 Ketinggian 400 mdpl Yakin 2 Suhu 24 C Sangat yakin 3 Kelembapan udara 85 % Kurang yakin 4 Curah hujan 2300 Yakin 5 Jenis tanah Andosol Yakin

## 3.2. Hasil Basis Pengetahuan
Basis aturan disajikan dalam aturan-aturan
yang  berbentuk  pasangan  keadaan  aksi (condition-action) “JIKA  (IF)  keadaan terpenuhi  atau  terjadi  MAKA  (THEN)”. Misalkan terdapat aturan atau kaidah sebagai berikut :
IF Ketinggian 50-1500 mdpl AND  Suhu 18- 27 o C  AND  Kelembapan  Udara  70-90  % AND  Curah  Hujan  2000-2500  mm/tahun AND Tanah Latosol THEN Kayu Manis
IF Ketinggian 0-700 mdpl AND  Suhu 18-34 o C  AND  Kelembapan  Udara  50-80  %  AND Curah  Hujan  2000-3000  mm/tahun  AND Tanah Vulkanis THEN Pala
IF Ketinggian 0-700 mdpl AND  Suhu 24-27 o C  AND  Kelembapan  Udara  70-90  %  AND Curah  Hujan  2000-3000  mm/tahun  AND Tanah Andosol THEN Sambiloto
IF  Ketinggian  200-1000  mdpl  AND    Suhu 20-34 o C  AND  Kelembapan  Udara  40-75  %
AND  Curah  Hujan  2500-4000  mm/tahun AND Tanah Latosol THEN Kapulaga
IF Ketinggian 200-600 mdpl AND  Suhu 20- 25 o C  AND  Kelembapan  Udara  70-90  % AND  Curah  Hujan  2500-4000  mm/tahun AND Tanah Andosol THEN Jahe
IF  Ketinggian  1-1200  mdpl  AND    Suhu  25- 29 o C  AND  Kelembapan  Udara  45-65  % AND  Curah  Hujan  2500-4000  mm/tahun AND Tanah Latosol THEN Lengkuas
IF Ketinggian 50-1000 mdpl AND  Suhu 26- 30 o C  AND  Kelembapan  Udara  65-90  % AND  Curah  Hujan  2500-4000  mm/tahun AND Tanah Andosol THEN Kencur
IF  Ketinggian  5-1000  mdpl  AND    Suhu  19- 30 o C  AND  Kelembapan  Udara  70-90  % AND  Curah  Hujan  1000-4000  mm/tahun AND Tanah Andosol THEN Temulawak.
Rule  based yang  dibentuk  dari  aturan tersebut  adalah  7.  Pohon  keputusan  yang terbentuk  dari rule  based tersebut  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2.Pohon Keputusan
Dari  perbandingan  hasil  pengetahuan  dan input  data  oleh  pengguna  dapat  dilihat  dari Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Basis Pengetahuan
No Tanaman Ketinggian (mdpl) Suhu ( ℃ ) Kelembapan udara (%) Curah hujan (mm/tahun) Jenis Tanah 1 Kayu Manis √ √ √ √ 2 Pala √ √ √ 3 Sambiloto √ √ √ √ √ 4 Kapulaga √ √ 5 Mengkudu √ √ √ 6 Mahkota Dewa √ √ √ √ 7 Lidah Buaya √ √ √ √ 8 Jahe √ √ √ √
9 Lengkuas √ 10 Kencur √ √ √ 11 Temulawak √ √ √ √ √ 12 Temu Kunci √ √ √ Tanaman Kayu Manis: CF [pakar] x CF [user] Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6 Suhu = 0.6 x 1 = 0.6 Kelembapan udara = 0.4 x 0.25  = 0.1 Curah hujan = 0.2 x 0.75  = 0.15 CF COMBINE CFcombine1 (CFketinggian, CFsuhu)
= CFketinggian + CF  suhu * (1-
CFketinggian) = 0.6 + 0.6 * (1 - 0.6) = 0.84 CFcombine2 (CFold1, CFkelembapan) = CFold1 + CFkelembapan * (1 - CFold1) = 0.84 + 0.1 * (1 - 0.84) = 0.856 CFcombine3 (CFold2, CFcurah hujan) = CFold2 + CFcurah hujan * (1 - CFold2) = 0.856 + 0.15 * (1 - 0.856) = 0.8776
Persentase = CFakhir x 100 = 0.8776 x 100 = 87.76%

## Tanaman Pala:
CF [pakar] x CF [user]
Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6
Suhu = 0.6 x 1 = 0.6 Curah hujan = 0.2 x 0.75  = 0.15

## CF COMBINE
CFcombine1 (CFketinggian, CFsuhu) = CFketinggian +
CF suhu * (1-
CFketinggian)
= 0.6 + 0.6 * (1 - 0.6)
= 0.84 Cfcombine2 (Cfold1, CFcurah hujan) = Cfold1 + CFcurah hujan * (1 - CFold2)
= 0.84 + 0.15 * (1 - 0.84)
= 0.864
Persentase = CFakhir x 100 = 0.864 x 100 = 86.4 %
Tanaman Sambiloto :
CF [pakar] x CF [user]
Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6
Suhu = 0.6 x 1 = 0.6 Kelembapan udara = 0.4 x 0.25  = 0.1 Curah hujan = 0.2 x 0.75  = 0.15 Tanah = 1 x 0.75    = 0.75 CF COMBINE
CFcombine1 (CFketinggian, CFsuhu) = CFketinggian + CF  suhu * (1-
CFketinggian) = 0.6 + 0.6 * (1 - 0.6) = 0.84 CFcombine2 (CFold1, CFkelembapan) = CFold1 + CFkelembapan * (1 - CFold1) = 0.84 + 0.1 * (1 - 0.84) = 0.856 CFcombine3 (CFold2, CFcurah hujan) = CFold2 + CFcurah hujan * (1 - CFold2)
= 0.856 + 0.15 * (1 - 0.856)
= 0.8776 CFcombine4 (CFold3, CFtanah) = CFold3 + CFtanah * (1 - CFold3) = 0.8776 + 0.75 * (1 - 0.8776) = 0.9694
Persentase = CFakhir x 100 = 0.9694 x 100 = 96.94%

## Tanaman Kapulaga:
CF [pakar] x CF [user] Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6 Suhu = 0.6 x 1 = 0.6 Kelembapan udara = 0.4 x 0.25  = 0.1 Curah hujan = 0.2 x 0.75  = 0.15 CF COMBINE CFcombine1 (CFketinggian, CFsuhu)
= CFketinggian + CF suhu * (1- CFketinggian) = 0.6 + 0.6 * (1 - 0.6)
= 0.84
Persentase  =  CFakhir  x  100  =  0.84  x  100  = 84%
Tanaman Jahe: CF [pakar] x CF [user]
Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6 Suhu = 0.6 x 1 = 0.6 Kelembapan udara = 0.4 x 0.25  = 0.1 Tanah = 1 x 0.75    = 0.75

## CF COMBINE
CFcombine1 (CFketinggian, CFsuhu)
= CFketinggian + CF  suhu * (1-
CFketinggian)
= 0.6 + 0.6 * (1 - 0.6) = 0.84 CFcombine2 (CFold1, CFkelembapan)
= CFold1 + CFkelembapan * (1 - CFold1)
= 0.84 + 0.1 * (1 - 0.84)
= 0.856 CFcombine3 (CFold2, CFtanah) = CFold2 + CFtanah * (1 - CFold2) = 0.856 + 0.75 * (1 - 0.856) = 0.964
Persentase = CFakhir x 100 = 0.964 x 100 = 96.4 %

## Tanaman Lengkuas :
CF [pakar] x CF [user]
Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6 Persentase  =  CFakhir  x  100  =  0.6  x  100  = 60%

## Tanaman Kencur :
CF [pakar] x CF [user]
Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6 Kelembapan udara = 0.4 x 0.25  = 0.1
Tanah = 1 x 0.75    = 0.75

## CF COMBINE
CFcombine1 (CFketinggian, CFkelembapan)
=  CFketinggian  +  CF  kelembapan  *  (1- CFketinggian) = 0.6 + 0.1 * (1 - 0.6) = 0.64 CFcombine2 (CFold1, CFtanah) = CFold1 + CFtanah * (1 - CFold1) = 0.64 + 0.75 * (1 - 0.64) = 0.91
Persentase  =  CFakhir  x  100  =  0.91  x  100  = 91%

## Tanaman Temulawak :
CF [pakar] x CF [user]
Ketinggian              = 0.8 x 0.75  = 0.6
Suhu = 0.6 x 1 = 0.6 Kelembapan udara = 0.4 x 0.25  = 0.1 Curah hujan = 0.2 x 0.75  = 0.15 Tanah = 1 x 0.75    = 0.75 CF COMBINE
CFcombine1 (CFketinggian, CFsuhu) = CFketinggian + CF  suhu * (1-
CFketinggian) = 0.6 + 0.6 * (1 - 0.6)
= 0.84
CFcombine2 (CFold1, CFkelembapan) = CFold1 + CFkelembapan * (1 - CFold1) = 0.84 + 0.1 * (1 - 0.84) = 0.856 CFcombine3 (CFold2, CFcurah hujan) = CFold2 + CFcurah hujan * (1 - CFold2)
= 0.856 + 0.15 * (1 - 0.856)
= 0.8776 CFcombine4 (CFold3, CFtanah)
= CFold3 + CFtanah * (1 - CFold3)
= 0.8776 + 0.75 * (1 - 0.8776) = 0.9694
Persentase = CFakhir x 100 = 0.9694 x 100 = 96.94%
Hasil  Rekomendasi  tanaman  paling  sesuai adalah  tanaman  herbal  Sambiloto  dan
Temulawak  dengan  persentase  keyakinan adalah 96.94%

## 3.3. Tampilan Mobile untuk End User
Sistem  pakar  ini  memiliki  tampilan  awal login  bagi  pengguna  baik  versi  web  bagi admin dan versi mobile bagi pengguna akhir ( end-user ).  Apabila end-user tidak memiliki akun, maka, dapat melakukan menu registrasi.
Setelah login, maka, pengguna akan diberikan  pilihan  menu home ,  menu check , menu favorite ,  dan  menu  tentang  kami  yang dapat  dilihat  pada  Gambar  3  b.    Pada  menu home, berisikan tentang penjelasan mengenai aplikasi  sistem  pakar  dan  penjelasan  yang
terkait tanaman herbal dan yang mempengaruhinya.
Kemudian,  pada  menu  check  digunakan untuk  mengisi    form  mengenai  rekomendasi tanaman  yang  cocok  pada  lingkungan daerahnya.  Formulir  akan  menyediakan menu yang  perlu  diisi  oleh  pengguna  seperti melakukan  input  ketinggian  tanah,  suhu, kelembapan  udara,  curah  hujan,  jenis  tanah, serta  pengguna  diharuskan  untuk  mengisi tingkat  kepercayaan  terhadap  inputannya melalui  menu  certainty  level  dengan  rentang kepercayaan  1-5.  Setelah  mengisi  formulir tersebut,  maka,  pengguna  tinggal  mengirim perintah kirim, seperti dilihat pada Gambar  3 d.
Gambar 3. Tampilan Mobile untuk End User
a b c d e
Berdasarkan  faktor-faktor  lingkungan  yang dipilih tersebut maka sistem akan menjalankan  mesin  inferensi  yang  telah dibuat  menurut  pendefenisian  aturan  ( rule ) yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Untuk menghitung tingkat kepercayaan rekomendasi  tanaman  herbal  yang  sesuai dengan faktor lingkungan menggunakan nilai
CF  dan  hasilnya  dapat  dilihat  seperti  pada Gambar 3 e.
Untuk menguji ketepatan hasil rekomendasi  antara  aplikasi  dengan  rumus yang  telah  ditentukan,  dibuktikan  dengan perhitungan  manual  yang  diuji,  berikut  nilai CF  pada  aplikasi  yang  telah  diinput user dilihat pada Tabel 6 .
Tabel 6.Certainty Factor User dan Pakar No. Indikator CF User CF Pakar CF User* CF Pakar 1 Ketinggian 0 0,8 0 2 Suhu 0,25 0,6 0,15 3 Kelembapan 0 0,4 0 4 Curah Hujan 0,5 0,2 0,1 5 Tanah 0,5 1 0,5
Maka, nilai CF rekomendasi tanaman herbal adalah berikut :
CF COMBINE
CFcombine1 (CFketinggian, CFsuhu) = CFketinggian + CF suhu * (1- CFketinggian)
= 0 + 0.15 * (1 - 0) = 0.15 CFcombine2 (CFold1, CFkelembapan)
= CFold1 + CFkelembapan * (1 - CFold1)
= 0.15 + 0 * (1 - 0.15)
= 0.15 CFcombine3 (CFold2, CFcurah hujan) = CFold2 + CFcurah hujan * (1 - CFold2)
= 0.15 + 0.1* (1 – 0.15)
= 0.235
CFcombine4 (CFold3, CFtanah) = CFold3 + CFtanah * (1 - CFold3) = 0.235 + 0.5 * (1 - 0.235) = 0.6175
Persentase = CFakhir x 100 = 0.6175 x 100 = 61.75% = 62%
Sehingga  didapatkan  persentase  keyakinan dari inputan tersebut adalah 62%.
Kemudian  hasil  dari  tanaman  tersebut sesuai  dengan rule yang  telah  ditetapkan yaitu :
IF  Ketinggian  200  mdpl  AND    Suhu  25 o C AND  Kelembapan  Udara  60  %  AND  Curah Hujan  2000  mm/tahun  AND  Tanah  Aluviall THEN Mengkudu.
Maka,  sesuai  dengan  perhitungan  manual yang  dilakukan,  hasil  antara  aplikasi  dan perhitungan  manual  sama  yaitu  Mengkudu dengan persentase keyakinan 62%.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang dilakukan oleh peneliti, dapat ditarik kesimpulan  bahwa  aplikasi  ini  dibangun menggunakan  metode certainty  factor yang dibangun  melalui  android  studio,  framework laravel,  dan  database  Firebase.  Aplikasi  ini digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi tanaman  yang  cocok  untuk  masyarakat  atau pengguna  yang  ingin  menanam  tanaman herbal diwilayah rumahnya. Kekurangan dari aplikasi  ini  adalah  penambahan  data  bagi admin  masih  dilakukan  melalui  platform website.
Saran  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk mengembangkan sistem pakar ini selanjutnya adalah  agar  aplikasi  dapat  diperkembangkan lebih  luas  dan  melakukan  penyempurnaan yang  baik  baik  dari  algoritma,  UI,  ataupun UX  nya,  sehingga  akan  berkembang  dan bermanfaat bagi masyarakat.

## 5. Referensi
Aeni,  K.  (2018).  Penerapan  Metode  Forward Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Hama  dan  Penyakit  Padi.  INTENSIF:  Jurnal Ilmiah  Penelitian  dan  Penerapan  Teknologi Sistem Informasi, 2(1), 79-86.
Aldo,  D.,  &  Ardi,  A.  (2019).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Limfoma  dengan  Metode
Certainty  Factor.  Sains  dan  Teknologi Informasi, 5(1), 60-69.
Alodia,  A.  R.,  &  Sitompul,  A.  O.  (2021).  Tren Urban  Farming  Selama  Pandemi  Covid-19 dan  Manfaatnya  Terhadap  Lingkungan  dan Gizi Masyarakat. Health Care: Jurnal Kesehatan, 10(2), 337-345.
Arifsyah,  A.,  &  Sindar,  A.  (2019).  Sistem  Pakar
Diagnosa  Penyakit  Pohon  Karet  Dengan Metode  Certainty  Factor.  Jurnal  Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2(2), 175-180.
Arum,  G.  P.  F.,  Retnoningsih,  A.,  &  Irsadi,  A.
(2012). Etnobotani Tumbuhan Obat Masyarakat Desa Keseneng Kecamatan Sumowono Kabupaten Semarang Jawa Tengah. Life Science, 1(2).
Fahindra, A. R., & Al Amin, I. H. (2021). Sistem Pakar  Deteksi  Awal  Covid-19  Menggunakan Metode  Certainty  Factor.  Jurnal  Tekno Kompak, 15(1), 92-103.
Hariyanto,  R.,  &  Sa’diyah,  K.  (2018).  Sistem
Pakar  Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada
Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty  Factor.  JOINTECS  (Journal  of Information Technology and Computer Science), 3(1), 29-32.
Hidayat,  A.,  Widiastiwi,  Y.,  &  Astriratma,  R.
(2021).  Penerapan  Metode  Forward  Chaining pada  Sistem  Pakar  Obat  Herbal  Konsultasi Penyakit  Lambung  Berbasis  Web.  Senamika, 2(1), 588-605.
Justicia,  I.  P.  (2022).  Partisipasi  Masyarakat Dalam  Kegiatan  Urban  Farming  Di  Masa
Pandemi  Covid-19  (Studi  Kasus:  Kelurahan Maharatu Kota Pekanbaru) (Doctoral
dissertation, Universitas Islam Riau).
Komiljonovna,  A.  G.  (2022).  Growth  Conditions And Medicinal Properties of Zingiber
Officinale L. In Surkhandarya Region. Web of
Scientist:  International  Scientific  Research
Journal, 3(4), 280-283.
Lesmana,  H.,  Alfianur,  A.,  Utami,  P.  A., Retnowati, Y., & Darni, D. (2018). Pengobatan  tradisional  pada  masyarakat tidung  kota  Tarakan:  study  kualitatif  kearifan lokal bidang kesehatan. Medisains, 16(1), 31- 41.
Nurjasmi,  R.  (2021).  Potensi  Pengembangan Pertanian  Perkotaan  oleh  Lanjut  Usia  untuk Mendukung  Ketahanan  Pangan.  Jurnal  Ilmiah Respati, 12(1), 11-28.
Raharjo,  D.  P.,  Cahyani,  A.  D.,  &  Khotimah,  B. K. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit  Padi  Dengan  Metode  Bayesian Berbasis  Certainty  Factor.  Jurnal  Simantec, 8(1), 1-9.
Shafi,  A.,  Hassan,  F.,  Zahoor,  I.,  Majeed,  U.,  & Khanday, F. A. (2021). Biodiversity, management and sustainable use of medicinal and  aromatic  plant  resources.  In  Medicinal and  Aromatic  Plants  (pp.  85-111).  Springer, Cham.
Siregar,  A.  F.,  &  Tanjung,  A.  F.  (2021,
September).  Factors  That  Influence  the Interests  of  Households  in  Medicinal  Plants Farming  in  the  Covid-19  Pandemic  Situation. In  2nd  International  Conference  on  Science, Technology,  and  Modern  Society  (ICSTMS 2020) (pp. 168-171). Atlantis Press.
Wahyuni,  S.  (2019).  sistem  pakar  Sistem  Pakar Penyakit  Kuda  Dengan  Metoda  Certainty Factor.  Joisie  (Journal  Of  Information Systems  And  Informatics  Engineering),  3(2), 64-70.